Thèse en nano/micro-électronique – Neurones artificiels à base d’isolant Mott : réalisation, tests et modélisation

Contexte

Depuis un demi-siècle, la révolution des technologies de l’information est étroitement associée au développement de l’informatique. Cependant, tous les ordinateurs sont construits selon une architecture dite de Von Neumann, dans laquelle les processeurs et la mémoire sont des blocs séparés. Il en résulte une consommation énergétique élevée pour le traitement de données massives. Les chercheurs travaillent sur des architectures alternatives pour développer une intelligence artificielle plus économe en énergie. L’architecture la plus prometteuse repose sur le cerveau des mammifères, qui peut être 10 000 fois plus économe en énergie que les ordinateurs actuels. Actuellement, une concurrence internationale intense s’intensifie pour réaliser des réseaux de neurones artificiels basés sur du matériel utilisant des synapses artificielles et des neurones fabriqués à partir de matériaux innovants.

Dans ce contexte, une équipe de chercheurs de l’IMN a découvert une nouvelle propriété des isolants Mott. Cette propriété permet de réaliser un nouveau type de mémoires multi-niveaux non volatiles (semblables à des synapses artificielles) et un neurone artificiel de type Leaky-Integrate-and-Fire (LIF) avec ces matériaux. L’équipe IMN a obtenu très récemment un financement substantiel Région/CNRS/Université de Nantes, permettant de financer des thèses de doctorat et des Post-Docs afin de créer le premier démonstrateur matériel de réseau de neurones basé sur les isolants Mott. Ce projet vise à poser les bases d’une intelligence artificielle économe en énergie utilisant ces matériaux innovants.

Projet de doctorat

La thèse de doctorat portera sur une partie importante de ce projet. L’objectif principal est de réaliser, tester et modéliser des neurones artificiels et des réseaux de neurones artificiels basés sur des isolants Mott. La thèse comprendra trois parties. 1) Dimensionnement et réalisation de neurones artificiels : l’étudiant définira la conception optimale des composants individuels pour leur intégration dans un réseau de neurones fonctionnel. Pour cela, il pourra réaliser des simulations multi-physiques, déposera des couches minces par pulvérisation magnétron réactive et caractérisera les dispositifs produits par transport électrique, SEM, TEM, Raman, AFM, XRD… 2) Tests électriques de neurones et réseaux de neurones : l’étudiant devra définir le protocole de programmation des neurones artificiels, visant une excellente reproductibilité des caractéristiques des composants. Dans le cadre du projet global, il participera également aux tests électriques du réseau neuronal fabriqué à partir des composants optimisés. Ces tests seront réalisés sur des équipements IMN existants et sur une station de sonde spécifique acquise dans le cadre du projet. 3) Modélisation des neurones et du réseau de neurones : l’étudiant créera un modèle du comportement des neurones individuels qui sera intégré dans une simulation du réseau de neurones. Cela lui permettra d’extrapoler le comportement du réseau testé, et de simuler des réseaux plus larges/plus profonds.